设定：一个房间中两个麦克风，一个放在远处采集房间噪声，一个放在说话人附近采集带噪语音信号，认为两个音频文件的噪声相似。
目标是使用LMS自适应滤波算法来抑制噪声还原语音。
仿真：现给定一录音.mat文件，其中：s是原音频内容；
ref_noise是均值为0，方差为1的高斯噪声；
mixed是叠加上高斯噪声序列；
fs为信号采样率。
要求使用LMS自适应滤波法抑制噪声。

本人花了300块钱购买的图像处理教程-带开发版。
保证是一手资料，在别处你指定找不到。
7.HDL-VIPCMOS视频图像算法处理.................................................1087.1.Bingo版HDL-VIP时序约定.......................................................1087.1.1.VIP_Image_Processor接口约定............................................1087.1.2.VIP_Image_Processor时序约定............................................1117.2.【VGA】RGB888转YCbCr444算法的HDL-VIP实现..........1127.2.1.RGB888转YCbCr介绍........................................................1127.2.2.RGB888转YCbCr的HDL实现..........................................1137.2.3.RGB888转YCbCr功能测试................................................1187.3.【VGA】YCbCr422转RGB888的HDL-VIP实现..................1217.3.1.ITU-RBT.656格式简说.......................................................1217.3.2.YUV/YCbCr视频格式简说..................................................1237.3.3.YUV422格式的配置与拼接捕获.........................................1247.3.4.YUV422转YUV444的HDL-VIP实现..............................1257.3.5.YUV444转RGB888的HDL-VIP实现...............................1287.3.6.YCbCr422转RGB888功能测试..........................................1327.4.【USB】RGB888转Gray灰度的HDL-VIP实现.....................1357.5.【USB】YCbCr422转Gray灰度HDL-VIP实现.....................1377.6.【USB】灰度图像的均值滤波算法的HDL-VIP实现..............1387.6.1.均值滤波算法介绍.................................................................1387.6.2.3*3像素阵列的HDL实现...................................................138既然选择了HDL-VIP，便不顾风雨兼程，一路走下去……7.6.3.Mean_Filter均值滤波算法的实现........................................1447.7.【USB】灰度图像的中值滤波算法的HDL-VIP实现..............1497.7.1.中值/均值滤波对比...............................................................1497.7.2.中值滤波算法的HDL实现..................................................1507.8.【USB】灰度图像的Sobel边缘检测算法的HDL-VIP实现...1577.8.1.边缘检测算法介绍.................................................................1577.8.2.Sobel边缘检测算法研究......................

运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。
本例代码仅含无迹卡尔曼滤波部分代码。
本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。
本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！

模块集成高精度的陀螺仪、加速度计、地磁场传感器，采用高性能的微处理器和先进的动力学解算与卡尔曼动态滤波算法，能够快速求解出模块当前的实时运动姿态。

对分布式网络数据包优先级传输模型进行优化，可以提高分布式网络中资源调度和信息传输性能。
传统方法采用时频耦合尺度分解算法，在大量的冗余数据干扰下，降低了数据的优先级识别精度和传输性能。
建立一种基于自适应加权量化特征分解和冗余数据滤除的分布式网络数据包优先级传输模型。
首先构建分布式网络数据包优先级传输的信道结构模型，采用级联滤波算法对数据包中冗余数据进行滤波预处理，对数据库中的信息传输流进行自适应加权量化特征分解后，通过特征提取实现优先级的自适应识别，实现传输模型改进。
仿真实验结果表明，采用改进模型进行分布式网络数据包优先级传输，数据传输的吞吐性能较好，执行时间较短，展示了较好的应用性能。

本代码实现了读MPU6050三轴6个数据，用其中的GY和AZ、AX结合融合滤波算法，解出X单轴角度，并在黑金开发板的EP4C15F17C8芯片上调试成功，±5°范围内LED灯灭，左右摆动时相应左右灯亮。
顶层模块每隔5ms，发出一个is_read高电平，下面的模块读取一次数据，并计算，更新LED状态。
有关计算都用的ip核，占用资源很大。
代码随笔，希望对小小小小白有所帮助。
压缩包里面有代码.v和doc随笔。

这是一篇有效去除图像中脉冲噪声的新型滤波算法。

RBPF的粒子滤波算法，非常宝贵，与大家共享，经过验证，可用！

得到手机的陀螺仪采集到的角速率数据，然后转化为相对于初始位置旋转的角度。
陀螺仪使用一段时间后会产生误差，本例未对误差进行处理，不过貌似可以用卡尔曼滤波算法消除误差，但是我不会。

为了加快无源定位的速度，提高定位精度，针对标准粒子滤波中的重要性函数和重采样所导致的样本枯竭问题，本文结合遗传算法和粒子滤波算法，提出一种改进的的粒子滤波算法，该算法优化了粒子在状态空间的分布特性，增加了样本的多样性，克服了重采样过程中的粒子退化问题，并针对二维平面机动模型进行仿真。
仿真实验表明，本文算法能够适用于机载无源定位系统，能够有效的提高滤波精度，跟踪性能优于经典的粒子滤波算法。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。